美元与大宗商品关系

不知从何时起,美元指数下跌将引起大宗商品上涨的观点已深入人心。人们得出这一结论的理由是,全球大宗商品贸易以美元标价,美元贬值意味着购买同样单位的商品需要支付更多的美元,因此,美元贬值必然引起大宗商品价格上涨,而美元升值将导致大宗商品价格下跌。笔者认为,这一推论看似有理,实际上却很值得推敲。

  美元指数的涨跌代表什么?

  美元指数的上涨下跌,意味着美元兑主要货币的升值或贬值。我们举一个国际贸易的例子,假设A国为某商品的最大出口国,国际贸易以美元结算,3月1日,100美元=1000A币。5日,美元兑A国货币贬值至101:1000,贸易商进口1000A币的商品,需要多支付1美元,因此,该商品在美国市场的售价上涨1美元。

  若贸易商将这批商品出售到C国,3月1日,100美元=1000C币。5日,C国货币汇率变动可能的三种情况:(1)美元兑C币贬值幅度与A国相同,101美元=1000C币,该批商品在C国价值1000C币,价格不变;(2)美元兑C币贬值幅度大于A国,102美元=1000C币,该批商品在C国价值990.196C币,价格下跌;(3)美元兑C币贬值幅度小于A国,100美元=1000C币,该批商品在C国价值1010C币,价格上涨。

  由此可见,美元贬值引起商品价格上涨的条件仅限于:1.该商品进口自相对于美元货币升值的国家;2.该商品出售给美国或者美元兑其货币的贬值幅度小于出口国。

  而事实上,国际贸易不可能严格按照上述两个条件进行,各国汇率更不可能在方向和幅度上都完全一致,升值贬值是一个相对的概念。即使单纯考虑美国市场,也不能得出美元与大宗商品负相关的结论,因为美国也有出口的商品。因此,美元指数的上涨下跌表现的是汇率问题,各国汇率的波动对商品价格的影响应该是在幅度而不是方向上。这也仅限于全球市场联动性比较好的商品,对于一些定价权不明显,资源流动能力差的商品,以美元指数的涨跌来解释其波动,更是不靠谱。

  美元与商品在不同周期的相关系数

  为了更清楚地解释美元与商品关系的问题,本文选取了原油、铜、铝、锌、棉花、大豆、豆粕、豆油、橡胶等几种商品来分析。除美元、原油外,其他商品的数据均采用国内主力连续。

  我们对几种大宗商品与美元以22个交易日为周期做了相关系数的连续图,当相关系数接近1,说明美元与商品存在正相关,接近-1,说明两者存在负相关。结果,美元与商品的 22个交易日相关系数在-1到1之间无序波动,没有明显集中于(-1)或是1附近,可以认为两者不存在明显的相关关系。

  我们另选取100个交易日为周期对两者的相关性进行分析。在以100个交易日为周期的相关系数连续图中,除原油与美元的相关系数在大部分时间徘徊在0轴以下,其他商品的价格波动仍看不出与美元有任何相关关系。

  黄金与美元属于硬通货领域的替代品,这两者呈现负相关关系,从理论上说得过去。但尽管如此,黄金与美元的负相关关系只在较长周期比较显著,短期完全不明显。

  美元与商品完全没有关系吗?

  凡事没有绝对。我们说美元与大宗商品不存在负相关关系,并不等于说美元与大宗商品没有关系。笔者认为,两者关系的根源在美国经济,美国作为全球第一大经济体,它的经济运行、货币财政政策足以对全球经济及商品的供需产生影响,加之美国在金融市场的地位,由于美国的政策、言论引起的资金流向也是影响商品价格的重要因素。

  综上所述,美元指数是美国经济的“代言人”,我们需要关注的美元指数变动的背后,美国经济、全球经济预期引发的商品需求变化,以及资本流动对商品价格的影响,简单的平行推断必然无益于我们准确把握内因

http://www.csai.cn/qihuo/641298.html

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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